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"""剑指 Offer II 059. 数据流的第 K 大数值
设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
请实现 KthLargest 类：
KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。

示例：
输入：
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
输出：
[null, 4, 5, 5, 8, 8]
解释：
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3);   // return 4
kthLargest.add(5);   // return 5
kthLargest.add(10);  // return 5
kthLargest.add(9);   // return 8
kthLargest.add(4);   // return 8

提示：
1 <= k <= 10^4
0 <= nums.length <= 10^4
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
-10^4 <= val <= 10^4
最多调用 add 方法 10^4 次
题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素"""


import heapq

class KthLargest:
    """用堆来解决问题"""
    def __init__(self, k: int, nums):
        self._heap = heapq.nlargest(k, nums)
        heapq.heapify(self._heap)
        self.upper_size = k
        self.size = k if len(nums) > k else len(nums)

    def add(self, val: int) -> int:
        if self.size < self.upper_size:
            heapq.heappush(self._heap, val)
            self.size += 1
        else:
            heapq.heappushpop(self._heap, val)
        return self._heap[0]



if __name__ == '__main__':
    kthLargest = KthLargest(3, [4, 5, 8, 2])
    print(kthLargest.add(3))
    print(kthLargest.add(5))
    print(kthLargest.add(10))
    print(kthLargest.add(9))
    print(kthLargest.add(4))
